// 动态规划 - 核心 5 步：
// 1. 确定状态表示 - 根据 题目要求，经验(以 i,j 位置为结尾/开始......)，发现重复子问题 确定状态表示
// 2. 推导状态转移方程: dp[i] = ?
//    用 之前的状态 或者 之后的状态 推导当前的状态（根据最近一步划分问题）
// 3. 初始化：保证填表时不越界，结合多开数组的技巧
// 4. 确定填表顺序：填写当前状态值的时候，所需状态的值已经计算过了
// 5. 返回值：结合题目要求 + 状态表示

// 经典题目：斐波那契数列模型，路径问题，简单多状态，子数组

// 技巧：
// dp[] 表多开一个长度，处理数组越界及初始化复杂的问题
// dp[][] 表多开一行，多开一列
// 结合滚动数组优化 - 注意赋值顺序

// 总结经验:
// 动态规划题目如果定义完 dp[] 数组，发现 dp[i] 依赖前面的状态，也依赖后面的状态，那么想一想打家劫舍模型
// 如果觉得不像打家劫舍模型，那么搞一个数组预处理一下，搞成连续的数组，往打家劫舍模型上靠
// 如果题目的状态表示存在多个状态，比如给房子涂颜色（红蓝绿），某个位置元素（选或不选），
// 可以根据经验(以某个位置为结尾/开头)以及状态（定义多个状态: f[i], g[i]）定义状态表示
// 如果动态规划过程中涉及到状态转换，需要画状态机图进行分析
// 如果是环形数组，或者使用分类讨论的方法，或者用“正难则反”的思路，转换为普通数组问题

// 例题 7:
// 给你一个字符串 s 和一个字符串列表 wordDict 作为字典。如果可以利用字典中出现的一个或多个单词拼接出 s 则返回 true。
//
//        注意：不要求字典中出现的单词全部都使用，并且字典中的单词可以重复使用。
//
//        示例 1：
//
//        输入: s = "leetcode", wordDict = ["leet", "code"]
//        输出: true
//        解释: 返回 true 因为 "leetcode" 可以由 "leet" 和 "code" 拼接成。
//        示例 2：
//
//        输入: s = "applepenapple", wordDict = ["apple", "pen"]
//        输出: true
//        解释: 返回 true 因为 "applepenapple" 可以由 "apple" "pen" "apple" 拼接成。
//        注意，你可以重复使用字典中的单词。
//        示例 3：
//
//        输入: s = "catsandog", wordDict = ["cats", "dog", "sand", "and", "cat"]
//        输出: false
//
//
//        提示：
//
//        1 <= s.length <= 300
//        1 <= wordDict.length <= 1000
//        1 <= wordDict[i].length <= 20
//        s 和 wordDict[i] 仅由小写英文字母组成
//        wordDict 中的所有字符串 互不相同

// 解题思路:
// dp[i] 以 i 位置为结尾的子串是否能由字典中的单词拼接而成
// 设 j 为最后一个单词的起始下标, 0 <= j <= i
// if(dp[j - 1] == true && wordDict.contains(s.substring(j, i + 1))), dp[i] = true
// else dp[i] = false

// 优化:
// boolean[] dp = new boolean[n + 1], 多开一个空间，方便初始化
// str = " " + s, 在 s 的前面加一个空格，方便下标映射
// Set set = new HashSet<>(wordDict), 使用哈希表进行优化，因为要频繁查询字典，哈希表的时间复杂度为 O(1)

import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Set;

public class WordBreak {
    public boolean wordBreak(String s, List<String> wordDict) {
        int n = s.length();
        boolean[] dp = new boolean[n + 1];

        dp[0] = true;
        String str = " " + s;
        Set<String> set = new HashSet<>(wordDict);

        for(int i = 1; i <= n; i++){
            for(int j = 1; j <= i; j++){
                String substr = str.substring(j, i + 1);
                if(dp[j - 1] == true && set.contains(substr)){
                    dp[i] = true;
                    break;
                }
            }
        }

        return dp[n];
    }
}
